[Python][문법] 기초 - 1. 파이썬 소개

#!/usr/bin/env python

# coding: utf-8

# # 수업 진행 - 3과목

# > ### 빅데이터 분석 및 머신러닝을 위한 파이썬

# ### Lecture01

# - 프로그램밍 일반

# - 파이썬 이론 및 실습

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# ### Lecture02

# - 파이썬 패키지를 이용한 데이터 분석 소개 및 실습

# - numpy, pandas, matplotlib, etc

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# ### Lecture03

# - 파이썬 패키지를 이용한 머신러닝 개념 설명 및 실습

# - scikit-learn, keras, konlpy, etc

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# # 1. 파이썬 프로그래밍 소개

# ### 1.1 파이썬 언어 소개 및 역사

# - 파이썬은 널리 쓰이는 범용, 고급 언어이다. 파이썬의 설계 철학은 코드 가독성에 중점을 두고 있으며 파이썬의 문법은 프로그래머가(C와 같은 언어에서 표현 가능한 것보다도) 더 적은 코드로도 자신의 생각을 표현하도록 한다. 파이썬은 프로그램의 크기에 상관없이 명확하게 프로그램 할 수 있는 구성 요소들을 제공한다. - 위키피디아

# - 1991년 네덜랜드 국립 연구소의 Guido Van Rossum에 의해 발표 (현 2018년, 27년의 역사)

# - “Python“이라는 이름은 코메디 프로그램 “Monty Python’s Flying Circus”에서 유래

# - Python의 원래 의미는 그리스 신화에 나오는 거대한 뱀

# - 2000년 Python 2 발표

# - 2008년 Python 3 발표

#     - Python 2의 경우 2020년까지만 Maintenance가 이루어질 예정

# ### 1.2 파이썬 비교

# - 파이썬 vs 펄  

# - 파이썬 vs 자바  

# - 파이썬 vs R  

# ### 1.3 프로그램 언어 일반

# - 컴퓨터가 돌아가는 구조 와 프로그램의 역할  

# - 파이썬의 위치(하나의 프로그램)  

# - 입력 --> 처리 --> 출력

# ### 1.4 파이썬 언어의 특징

# - 고급 프로그래밍 언어  

# - 인터프리터 방식의 언어( vs 컴파일러 )  

# - 인터랙티브 쉘(계산기, cmd, bash, ...)  

# - 객체지향 언어  

# - 독립적인 실행 환경 제공  

# #### <참고> 실행방식에 따른 분류

# <center>구분|<center>인터프리터 방식|<center>컴파일러 방식

# :----:|:----|:----

# 장점|프로그램의 이식성이 높다|실행속도가 빠르다

# &nbsp;|배우기 쉽다|효율적인 실행 코드가 생성된다

# 단점|실행속도가 느리다|배우기 어렵다

# &nbsp;|실행시 인터프리터가 항상 필요하다|OS에 종속적이다(실행코드의 이식성이 없다)

# 예|파이썬, 자바스크립트, 쉘스크립트 등|C, C++, Fortran 등

# #### <참고> 프로그래밍 언어의 분류

# <center>구분|<center>저급 프로그래밍 언어|<center>고급 프로그래밍 언어

# :---:|:---|:---

# 장점|컴퓨터가 직접 이해하므로 실행이 빠르고 강력하다|사람이 이해하기 쉬우므로 프로그램의 작성이 쉽고 작성된 프로그램이 읽기 쉽다

# &nbsp;|시스템을 세부적으로 조작 할 수 있다|오류의 수정이 쉽다

# 단점|사람이 이해하기 어려우며 사용이 어렵다|저급 프로그래밍 언어에 비해 실행 속도가 느리다

# &nbsp;|사용범위가 제한적이다|번역이라는 추가 작업이 필요하다

# 예|기계어, 어셈블리어|C, C++, JAVA, Python, PHP, C# 등

# ### 1.5 파이썬 패키지(Library) 구조 및 사용

# - 패키지(Library), Framework의 차이

# - 파이썬의 한계와 C 라이브러리를 통한 극복

# - 대부분 C, C++ 로 작성  

# ### 1.6 패키지 인스톨

# - 소스 컴파일  

# - 바이너리 인스톨  

# - pip(cmd 명령어)  

# ### 1.7 개발환경

# - Terminal, Editor

# - IPython, jupyter notebook, Anaconda, ...

# - jupyter notebook  

# ### 1.8 Compiler / Interpreter

# Compiler로 생성한 프로그램

# - OS와 직접 Communication

# Interpreter( 계산기 )

# - Interpreter 프로그램을 통해서 OS와 Communication

# ### 1.9 Interactive Shell / Script Language

# Interactive Shell

# - Data 분석, 파일럿 코드 작성, 등

# - 단계별 작업

# - 오류 및 정보(로그)등을 직접 확인하면서 작업

# - IPython, Jupyter notebook

# Script Language

# - 자동화, Deployment, 등

# - 오류 및 예외 처리 필요

# - 로그 생성 필요

# - Text editor, PyCharm, VSCode

# #### <참고> 소프트웨어 다운로드 및 설치

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# [파이썬 다운로드](https://www.python.org/downloads/)

#

# [아나콘다 버전별 다운로드](https://repo.anaconda.com/archive/)

#

# python 3.6 ==> Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh  

# <br>

# **주의: 설치시 환경변수( PATH ) 설정**

# #### <참고>  konlpy 설치 - 윈도우

# 1. jre 설치

#  - oracle site 에서 다운로드 후 설치

#  - file name: jre-8u191-windows-x64.exe  

# <br>

# 2. JPype1 설치

#  - windows 버전과 python 버전에 맞는 파일 다운로드 후 설치

#  - [참고 사이트](https://konlpy-ko.readthedocs.io/ko/v0.4.3/install/)

#  - [다운로드 사이트](https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#jpype)  

# <br>

#  - pip install --upgrade pip

#  - pip install JPype1-0.6.3-cp36-cp36m-win_amd64.whl  

# <br>

# 3. konlpy 설치

#  - pip install konlpy

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# # 2. 파이썬 활용

# ### 2.1 파이썬은 각 분야에서 활용

# - 스크립트, 시스템프로그램, 네트위크 프로그램, 웹, 데이터분석, 머신러닝 등

# - 처음부터 다 만들기보다는 패키지를 이용(단 학습필요)

# ### 2.2 데이터분석에서 쓰는 파이썬

# - 전통적인 의미의 프로그램은 아님

# - 프로그램의 일부만 이용

# - 에러처리, 로그 등이 없어도 관계없음

# - 직접 눈으로 보면서 확인, 인터렉티브 쉘

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# # 3. Jupyter notebook 활용

# ### 3.1 Cell

# - Code: 파이썬 코드를 실행할 수 있는 블럭

# - Markdown: 마크다운 문법이 적용되는 블럭

# ### 3.2 Mode

# - Edit Mode

#   - 셀 안의 내용을 편집할 수 있는 상태

#   - 셀 위에서 Enter 키를 눌러 셀 내용을 편집할 수 있다.  

# <br>

# - Command Mode

#   - 셀 밖에서 해당 노트북을 명령어로 컨트롤할 수 있는 상태

#   - 셀 위에서 ESC 키를 눌러 명령을 내릴 수 있다.

#   - `h`를 눌러 도움말을 볼 수 있다.

# ---

# # 기타

# ### 코딩규약

# - 주석

# - 들여쓰기

# - 상수명, 변수명, 함수명, 클래스명

# ```python

# # 상수

# MAX_CNT = 3

#

# # 변수

# val_i = 1

# _val, __val

#

# # Function

# def f_a():

#     return

#

# # Class

# Car, SportCar, Student

# ```

#

# In[ ]:

# In[ ]:

# ---

# In[ ]:

# end of file

# In[ ]: